
Kimi K2
Kimi K2는 320억 개의 활성화된 매개변수와 1조 개의 총 매개변수를 가진 최첨단 전문가 혼합 언어 모델로, 프런티어 지식, 추론 및 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 달성하기 위해 에이전트 기능에 대해 세심하게 최적화되었습니다.
https://moonshotai.github.io/Kimi-K2?ref=producthunt&utm_source=aipure

제품 정보
업데이트됨:Jul 15, 2025
Kimi K2이란?
Kimi K2는 Moonshot AI에서 개발한 최신 대규모 언어 모델로, 미세 조정 제어를 원하는 연구원 및 빌더를 위한 기본 모델인 Kimi-K2-Base와 범용 채팅 및 에이전트 경험을 위한 사전 훈련된 모델인 Kimi-K2-Instruct의 두 가지 버전으로 제공됩니다. 이 모델은 대규모 규모(1조 개의 매개변수)와 정교한 에이전트 지능 기능을 결합한 오픈 소스 AI 기술의 중요한 발전을 나타냅니다. 혁신적인 MuonClip 옵티마이저를 사용하여 15.5T 토큰으로 훈련되어 지식 영역, 수학, 코딩 및 도구 기반 상호 작용에서 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
Kimi K2의 주요 기능
Kimi K2는 Moonshot AI에서 개발한 최첨단 MoE(Mixture-of-Experts) 언어 모델로, 320억 개의 활성화된 파라미터와 총 1조 개의 파라미터를 특징으로 합니다. 이 모델은 최첨단 지식, 수학, 코딩 및 에이전트 기능이 뛰어나 연구원과 일반 사용자를 위해 기본 버전과 명령어 튜닝 버전을 모두 제공합니다. 이 모델은 정보를 처리할 뿐만 아니라 도구 사용 및 명령 실행을 통해 적극적으로 작업을 수행하는 능력이 뛰어나며, 주요 독점 모델에 비해 경쟁력 있는 성능을 유지합니다.
고급 MoE 아키텍처: 320억 개의 활성화된 파라미터와 총 1조 개의 파라미터를 가진 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 활용하여 성능과 효율성을 모두 최적화합니다.
MuonClip 옵티마이저: 훈련 안정성과 토큰 효율성을 향상시키는 새로운 옵티마이저를 특징으로 하며, 훈련 스파이크 없이 15.5조 개의 토큰에 대한 사전 훈련을 성공적으로 수행할 수 있습니다.
에이전트 지능: 대규모 에이전트 데이터 합성 및 일반 강화 학습을 통해 정교한 도구 사용 기능을 통합하여 자율적인 작업 실행을 가능하게 합니다.
오픈 소스 접근성: 연구원과 개발자를 위해 완전한 오픈 소스 액세스 권한을 가진 기본(Kimi-K2-Base) 버전과 명령어 튜닝(Kimi-K2-Instruct) 버전을 모두 제공합니다.
Kimi K2의 사용 사례
데이터 분석 및 시각화: 여러 도구 호출을 통해 복잡한 데이터 분석 작업을 수행하고, 급여 분석 예제에서 볼 수 있듯이 통계적 통찰력과 대화형 시각화를 생성합니다.
소프트웨어 개발: 코딩 작업을 자동화하고, 렌더링을 관리하고, 테스트 케이스를 실행하고, 코드를 디버깅하는 동시에 SWE-bench와 같은 벤치마크에서 높은 성능을 유지합니다.
여행 계획 및 예약: 검색, 캘린더, 이메일, 항공편 및 숙박 예약을 포함한 여러 도구를 조정하여 복잡한 여행 준비를 오케스트레이션합니다.
연구 및 문서화: 웹 검색, 브라우징 및 콘텐츠 생성 기능을 결합하여 포괄적인 분석 및 대화형 웹사이트를 생성합니다.
장점
많은 벤치마크에서 독점 모델과 일치하거나 능가하는 강력한 성능
유연한 배포 옵션을 갖춘 완전한 오픈 소스 접근성
자율적인 도구 사용 및 작업 실행을 위한 고급 에이전트 기능
쉬운 통합을 위해 기존 API(OpenAI/Anthropic)와 호환됩니다.
단점
복잡한 추론 작업에서 과도한 토큰을 생성할 수 있습니다.
특정 작업에 대해 도구 사용을 활성화하면 성능이 저하될 수 있습니다.
제한적인 비전 기능 지원
에이전트 프레임워크 사용에 비해 원샷 프롬프트가 성능 저하를 보입니다.
Kimi K2 사용 방법
액세스 방법 선택: Kimi K2에 액세스하는 방법은 kimi.com의 웹 인터페이스, API 또는 자체 호스팅의 세 가지가 있습니다.
웹 인터페이스 액세스: kimi.com으로 이동하여 사용 가능한 옵션에서 Kimi K2 모델을 선택합니다. 이것은 무료로 사용할 수 있지만 현재 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 기능이 제한되어 있고 비전 기능이 없습니다.
API 통합: platform.moonshot.ai를 방문하여 OpenAI/Anthropic 호환 API 인터페이스에 액세스합니다. 이를 통해 Kimi K2를 기존 애플리케이션에 통합하고 에이전트 애플리케이션 구축을 위한 도구 호출 API를 탐색할 수 있습니다.
자체 호스팅 설정: Kimi K2를 로컬에서 실행하려면 vLLM, SGLang, KTransformers 또는 TensorRT-LLM 중 하나의 추론 엔진을 선택합니다. github.com/MoonshotAI/Kimi-K2의 GitHub 리포지토리에서 배포 지침을 따르십시오.
모델 버전 선택: Kimi-K2-Base(미세 조정 및 사용자 정의 솔루션을 위한 기본 모델) 또는 Kimi-K2-Instruct(범용 채팅 및 에이전트 작업을 위한 사전 훈련된 모델) 중에서 선택합니다.
도구 통합: Kimi K2에 도구 및 작업 설명을 제공합니다. 이 모델은 복잡한 워크플로 사양 없이도 도구 사용 방법을 자동으로 이해하고 작업을 실행합니다.
명령줄 사용: 명령줄을 통해 사용하는 경우 Kimi K2는 환경을 이해하고 수행할 작업을 자동으로 결정하여 파일을 편집하고 명령을 실행할 수 있습니다.
작업 실행: Kimi K2가 데이터 분석, 웹 개발 또는 자동화된 계획과 같은 복잡한 목표를 달성하기 위해 여러 도구와 명령을 백그라운드에서 오케스트레이션하도록 합니다.
제한 사항 모니터링: 현재 제한 사항에 유의하십시오. 어려운 추론 작업에서 잠재적인 토큰 생성 문제, 도구 사용 활성화 시 성능 저하 가능성, 완전한 소프트웨어 프로젝트에 대한 원샷 프롬프트 사용 시 효과 감소 등이 있습니다.
Kimi K2 자주 묻는 질문
Kimi K2는 Moonshot AI에서 개발한 최첨단 MoE(Mixture-of-Experts) 언어 모델로, 320억 개의 활성화된 파라미터와 총 1조 개의 파라미터를 가지고 있습니다. 이 모델은 비사고 모델 중에서 최전선 지식, 수학, 코딩 및 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 달성합니다.